A comunicação multilíngue é uma tarefa cada vez mais imperativa no cenário atual de grande disseminação de informações em diversas línguas. Nesse contexto, são de grande relevância os sistemas de tradução automática, que auxiliam tal comunicação, automatizando-a. Apesar de ser uma área de pesquisa bastante antiga, a Tradução Automática ainda apresenta muitos problemas. Um dos principais problemas é a ambigüidade lexical, ou seja, a necessidade de escolha de uma palavra, na língua alvo, para traduzir uma palavra da língua fonte quando há várias opções de tradução. Esse problema se mostra ainda mais complexo quando são identificadas apenas variações de sentido nas opções de tradução. Ele é denominado, nesse caso, \"ambigüidade lexical de sentido\". Várias abordagens têm sido propostas para a desambiguação lexical de sentido, mas elas são, em geral, monolíngues (para o inglês) e independentes de aplicação. Além disso, apresentam limitações no que diz respeito às fontes de conhecimento que podem ser exploradas. Em se tratando da língua portuguesa, em especial, não há pesquisas significativas voltadas para a resolução desse problema. O objetivo deste trabalho é a proposta e desenvolvimento de uma nova abordagem de desambiguação lexical de sentido, voltada especificamente para a tradução automática, que segue uma metodologia híbrida (baseada em conhecimento e em córpus) e utiliza um formalismo relacional para a representação de vários tipos de conhecimentos e de exemplos de desambiguação, por meio da técnica de Programação Lógica Indutiva. Experimentos diversos mostraram que a abordagem proposta supera abordagens alternativas para a desambiguação multilíngue e apresenta desempenho superior ou comparável ao do estado da arte em desambiguação monolíngue. Adicionalmente, tal abordagem se mostrou efetiva como mecanismo auxiliar para a escolha lexical na tradução automática estatística / Crosslingual communication has become a very imperative task in the current scenario with the increasing amount of information dissemination in several languages. In this context, machine translation systems, which can facilitate such communication by providing automatic translations, are of great importance. Although research in Machine Translation dates back to the 1950\'s, the area still has many problems. One of the main problems is that of lexical ambiguity, that is, the need for lexical choice when translating a source language word that has several translation options in the target language. This problem is even more complex when only sense variations are found in the translation options, a problem named \"sense ambiguity\". Several approaches have been proposed for word sense disambiguation, but they are in general monolingual (for English) and application-independent. Moreover, they have limitations regarding the types of knowledge sources that can be exploited. Particularly, there is no significant research aiming to word sense disambiguation involving Portuguese. The goal of this PhD work is the proposal and development of a novel approach for word sense disambiguation which is specifically designed for machine translation, follows a hybrid methodology (knowledge and corpus-based), and employs a relational formalism to represent various kinds of knowledge sources and disambiguation examples, by using Inductive Logic Programming. Several experiments have shown that the proposed approach overcomes alternative approaches in multilingual disambiguation and achieves higher or comparable results to the state of the art in monolingual disambiguation. Additionally, the approach has shown to effectively assist lexical choice in a statistical machine translation system
| Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-05122007-205308 |
| Date | 28 September 2007 |
| Creators | Specia, Lucia |
| Contributors | Nunes, Maria das Graças Volpe, Stevenson, Robert Mark |
| Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
| Source Sets | Universidade de São Paulo |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | Tese de Doutorado |
| Format | application/pdf |
| Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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